کتاب اصول کلیدی و پیاده‌سازی عامل مستقل در یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول کلیدی و پیاده‌سازی عامل مستقل در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل مستقل و نقش آن
  • 4. مدل‌های عامل مستقل
  • 5. اتصال عامل مستقل به یادگیری تقویتی
  • 6. حالت، عمل و پاداش در عامل مستقل
  • 7. تابع ارزش در عامل مستقل
  • 8. تابع سیاست در عامل مستقل
  • 9. یادگیری آفلاین و آنلاین عامل مستقل
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری عامل مستقل
  • 11. Q-learning برای عامل مستقل
  • 12. SARSA برای عامل مستقل
  • 13. Deep Q-Networks (DQN) برای عامل مستقل
  • 14. Policy Gradients برای عامل مستقل
  • 15. Actor-Critic Methods برای عامل مستقل
  • 16. یادگیری تقویتی مارکوفی (MDP)
  • 17. فضای حالت و عمل
  • 18. تابع انتقال حالت
  • 19. تابع پاداش
  • 20. تعادل در فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوفی
  • 21. تکنیک‌های حل MDP
  • 22. برنامه‌ریزی پویا
  • 23. روش‌های مونت کارلو
  • 24. یادگیری تفاضل زمانی (TD Learning)
  • 25. TD(0) و TD(λ)
  • 26. عامل مستقل و MDP
  • 27. کاربرد عامل مستقل در مسائل پیچیده
  • 28. مسائل با فضای حالت بزرگ
  • 29. مسائل با فضای عمل بزرگ
  • 30. مسائل با عدم قطعیت
  • 31. مسائل با پاداش پراکنده
  • 32. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 33. شبکه‌های عصبی در عامل مستقل
  • 34. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای عامل مستقل
  • 35. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای عامل مستقل
  • 36. ترنسفورمرها در عامل مستقل
  • 37. معماری‌های پیشرفته عامل مستقل
  • 38. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 39. مفاهیم پایه MARL
  • 40. همکاری در MARL
  • 41. رقابت در MARL
  • 42. مختلط در MARL
  • 43. چالش‌های MARL
  • 44. نا-ایستایی (Non-stationarity)
  • 45. مشاهده‌پذیری محدود
  • 46. مقیاس‌پذیری
  • 47. یادگیری عامل مستقل در محیط‌های چندعامله
  • 48. رویکردهای یادگیری عامل مستقل در MARL
  • 49. Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
  • 50. Independent Q-Learning (IQL)
  • 51. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 52. QMIX
  • 53. MADDPG
  • 54. COMA
  • 55. رویکردهای همکاری در عامل مستقل
  • 56. یادگیری مبتنی بر سیگنال
  • 57. یادگیری مبتنی بر ارتباط
  • 58. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 59. رویکردهای رقابتی در عامل مستقل
  • 60. بازی‌های مجموع-صفر
  • 61. یادگیری مبتنی بر حریف
  • 62. یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 63. کاربردهای عامل مستقل در هوش مصنوعی
  • 64. رباتیک
  • 65. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. مدیریت منابع
  • 67. بازی‌ها
  • 68. خودروهای خودران
  • 69. سیستم‌های مالی اسلامی
  • 70. اقتصاد خرد و کلان اسلامی
  • 71. بانکداری بدون ربا
  • 72. بیمه بر مبنای عقود اسلامی
  • 73. مدیریت ریسک در چارچوب فقهی
  • 74. بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری اسلامی
  • 75. بازارهای مالی اسلامی
  • 76. فناوری‌های نوین در اقتصاد اسلامی
  • 77. رمزارزها و فقه اسلامی (با رعایت مقررات بانک مرکزی)
  • 78. هوش مصنوعی در خدمات مالی اسلامی
  • 79. اخلاق در هوش مصنوعی و عامل مستقل
  • 80. مسئولیت‌پذیری عامل مستقل
  • 81. شفافیت در عامل مستقل
  • 82. عدالت در عامل مستقل
  • 83. کاربرد عامل مستقل در بهداشت و درمان (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 84. تشخیص بیماری
  • 85. توسعه داروها
  • 86. مدیریت بیمارستان
  • 87. بهینه‌سازی فرآیندهای درمانی
  • 88. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌ها
  • 89. کنترل صنعتی
  • 90. کنترل ربات‌ها
  • 91. کنترل ترافیک
  • 92. کنترل شبکه‌های انرژی
  • 93. چالش‌های پیاده‌سازی عامل مستقل
  • 94. جمع‌آوری داده
  • 95. اعتبارسنجی مدل
  • 96. تست و دیباگ
  • 97. نگهداری و به‌روزرسانی
  • 98. آینده پژوهش در عامل مستقل
  • 99. یادگیری تقویتی با پاداش‌های اجتماعی
  • 100. یادگیری تقویتی تفسیرپذیر
تگ‌ها: MARL اصول یادگیری تقویتی پیاده سازی عامل مستقل روش های عامل مستقل عامل مستقل در MARL مباحث پیشرفته هوش مصنوعی هوش مصنوعی چندعامله یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین پیشرفته

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.